- •Электрооборудования и электрического транспорта
- •Оглавление
- •Глава 2 23
- •Глава 3 34
- •Глава 4 43
- •Глава 5 61
- •5.7. Понятие о методах обратного дифференцирования 74
- •Предисловие
- •Глава 1 решение алгебраических уравнений и их систем
- •1.1. Решение систем линейных алгебраических уравнений
- •1.1.1. Итерационные методы решения систем линейных алгебраических уравнений
- •1.1.2. Факторизация и типовые схемы решений
- •1.1.3. Метод Гаусса и lu— разложение
- •1.1.4. Метод Гаусса-Жордана обращения матриц
- •1.1.5. Метод квадратного корня (Холесского)
- •1.1.6. Метод вращений
- •1.1.7. Итерационное уточнение
- •1.1.8. Решение преопределенных систем линейных алгебраических уравнений
- •1.2 Решение систем нелинейных алгебраических уравнений
- •1.2.1. Метод последовательных приближений
- •1.2.2. Метод Ньютона
- •1.2.3. Метод Ньютона по параметру
- •Глава 2 Интерполяция зависимостей
- •2.1. Интерполяция каноническим полиномом
- •2.2. Интерполяция полиномом Лагранжа
- •2.3. Интерполяция полиномом Ньютона
- •2.4. Применение интерполяции для решения уравнений
- •2.5. Интерполяция сплайнами
- •Глава 3 Метод наименьших квадратов
- •3.1. Общие положения
- •3.2. Степенной базис
- •3.3. Базис в виде классических ортогональных полиномов
- •3.4. Базис в виде ортогональных полиномов дискретной переменной
- •3.5. Линейный вариант метода наименьших квадратов
- •3.6. Сглаживание экспериментальных данных с ошибками
- •Глава 4 Определенные интегралы
- •4.1. Классификация методов
- •4.2. Методы прямоугольников
- •4.3. Апостериорные оценки погрешностей по Рунге и Эйткену
- •4.4. Метод трапеций
- •4.5. Метод Симпсона
- •4.6. Методы Ньютона-Котеса
- •4.7. Вычисление интегралов с заданной точностью
- •4.8. Применение сплайнов для численного интегрирования
- •4.9. Методы наивысшей алгебраической точности
- •4.10. Несобственные интегралы
- •4.11. Вычисление кратных интегралов
- •Глава 5 Решение обыкновенных дифференциальных уравнений
- •5.1. Типы задач для обыкновенныхдифференциальных уравнений
- •5.2. Метод Эйлера
- •5.3. Методы Рунге-Кутта
- •5.4. Метод Рунгe-Кутта-Мерсона
- •5.5. Методы Адамса-Башфорта и Адамса-Маултона
- •5.6. Методы Гира
- •5.7. Понятие о методах обратного дифференцирования
- •Библиографический список
- •Методы вычислений в задачах
- •Электроаппаратостроения,
- •Электрооборудования
- •И электрического транспорта
- •346428, Г.Новочеркасск, ул. Просвещения 132
Глава 5 Решение обыкновенных дифференциальных уравнений
5.1. Типы задач для обыкновенныхдифференциальных уравнений
Обыкновенные дифференциальные уравнения (ОДУ) широко используются для математического моделирования процессов и явлений в различных областях науки и техники.
В дифференциальное уравнение n-го порядка в качестве известных входят функции y(x) и ее первые n производных по аргументу x:
(5.1)
Из теории ОДУ известно. Что уравнение (5.1) эквивалентно системе уравнений первого порядка
(5.2)
где k=1,…,n.
Уравнение (5.1) и эквивалентная ему система (5.2) имеют бесконечное множество решений. Единственные решения выделяют с помощью дополнительных условий, которым должны удовлетворять искомые решения. В зависимости от вида таких условий рассматривают три типа задач, для которых доказано существование и единственность решений.
Первый тип – это задачи Коши или задачи с начальными условиями. Для таких задач, кроме исходного решения (5.1), в некоторой точке должны быть заданы начальные условия, т.е. значение функции y(x) и ее производных:
Для системы ОДУ типа (5.2) начальные условия задаются в виде
-
(5.3)
Ко второму типу
задач относятся так называемые граничные,
или краевые
задачи, в которых дополнительные условия
задаются в виде функциональных
соотношений между искомыми решениями.
Количество
условий должно совпадать с порядком
псистемы.
Если решение задачи определяется в
интервале
,
то такие
условия могут быть
заданы как на границах, так и внутри
интервала. Минимальный порядок
ОДУ, для которых может быть сформулирована
граничная задача, равен двум.
Третий тип задач
дляОДУ - это задачи на собственные
значения. Такие
задачи отличаются тем, что кроме исходных
функций у(х)
и их производных
в уравнения входят дополнительно т
неизвестных
параметров
,
которые называют собственными значениями.
Для единственности
решения на интервале
необходимо задать п
+ т граничных
условий. В качестве примера можно назвать
задачи определения
собственных частот, коэффициентов
диссипации, структуры электромагнитных
полей и механических напряжений в
колебательных системах, задачи
нахождения фазовых коэффициентов
затухания,
распределения напряженности полей
волновых процессов и т.д.
К численному решению ОДУ приходится обращаться, когда не удается построить аналитическое решение задачи через известные функции. Хотя для некоторых задач численные методы оказываются более эффективными даже при наличии аналитических решений.
Большинство методов решения ОДУ основано на задаче Коши, алгоритмы для которой рассматриваются в настоящей главе.
5.2. Метод Эйлера
Систему ОДУ (5.2) часто удается представить в каноническом виде, в так называемом виде Коши:
-
(5.4)
где k = 1,2,. ..,n.
При формулировке задачи Коши система (5.4) дополняется начальными условиями (5.3). Для простоты рассмотрим задачу Коши для одного уравнения типа (5.4), а затем полученные алгоритмы обобщим на систему пуравнений:
. (5.5)
В окрестности точки х0функцию у(х) разложим в ряд Тейлора
(5.6)
который можно
применить для приближенного определения
искомой функции
у(х). В
точке
при
малых значениях hможно
ограничиться двумя членами ряда
(5.6), тогда
y(x0 + h) = y0 + hy'(x0) + O(h2), (5.7)
г
(5.8)
де O(h2) — бесконечно малая величина порядка h2. Заменим производную у'( ), входящую в формулу (5.7), на правую часть уравнения (5.5):
Теперь приближенное
решение в точке
=
+ h
можно вновь
рассматривать
как начальное условие, и по формуле
(5.8) найти значение искомой функции в
следующей точке х2
=
+ h.
В результате
получен простейший алгоритм решения
задачи Коши, который называется методом
Эйлера или методом ломаных. Последнее
название связано с геометрической
интерпретацией процесса (рис. 5.1); искомую
функцию у(х)
мы заменяем
ломаной линией, представляющей собой
отрезки касательных к этой функции
в узлах
,
,...
|
Рис.5.1.Метод Эйлера
Формула (5.8) может быть получена и из других соображений. Заменим производную в левой части уравнения (5.5) приближенным конечно-разностным отношением
Нетрудно видеть эквивалентность последнего выражения с алгоритмом Эйлера (5.8).
На каждом шаге метода Эйлера решение у(х) определяется с погрешностью за счет отбрасывания членов ряда Тейлора, пропорциональных h в степени выше первой. Это означает, что метод Эйлера имеет второй порядок локальной погрешности. Глобальная погрешность, как показано в [19], имеет первый порядок и при постоянном шаге hдля оценки погрешности применима первая формула Рунге (4.14):
(5.9)
где
—
приближенное
решение дифференциального уравнения
в точке х,
полученное
с шагом h;
—
приближенное решение того же
уравнения с шагом kh;
p— порядок метода.
Фомула (5.9) позволяет опытным путем определять шаг h, обеспечивающий требуемую точность решения у(х). Так же, как и при вычислении определенных интегралов, можно осуществить автоматическое изменение шага в процессе интегрирования дифференциального уравнения.
Д
(5.10)
ля уточнения решения применима вторая формула Рунге (4.15):
Формула Эйлера (5.8) обобщается для системы ОДУ, записанных в форме Коши (5.4) с начальными условиями (5.3),
.
(5.11)
